How Can a Taxonomy of Stances Help Clarify Classical Debates on Scientific Change?
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we demonstrate how a systematic taxonomy of stances can help elucidate two classic debates of the historical turn—the Lakatos–Feyerabend debate concerning theory rejection and the Feyerabend–Kuhn debate about pluralism during normal science. We contend that Kuhn, Feyerabend, and Lakatos were often talking at cross-purposes due to the lack of an agreed upon taxonomy of stances. Specifically, we provide three distinct stances that scientists take towards theories: acceptance of a theory as the best available description of its domain, use of a theory in practical applications, and pursuit (elaboration) of a theory. We argue that in the Lakatos–Feyerabend debate, Lakatos was concerned with acceptance whereas Feyerabend was mainly concerned with pursuit. Additionally, we show how Feyerabend and Kuhn’s debate on the role of pluralism/monism in normal science involved a crucial conflation of all three stances. Finally, we outline a few general lessons concerning the process of scientific change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,075 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,079 |
| Communication savante | 0,026 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».